基于Gabor变换的自适应降噪方法

简要介绍了Gabor变换的基本思想,提出了一种新的基于Gabor变换的自适应信号降噪方法。分析了该方法的降噪特性,同时比较了小波降噪和该方法的降噪效果。将该方法用于齿轮箱的故障诊断,结果表明,该方法能够有效识别齿轮箱中的齿轮典型故障。     

基于分数小波变换的空域相关特性的信号降噪新方法

简要介绍了分数小波变换的基本思想及在信号处理方面的特点。利用分数小波变换系数在不同尺度上对应点处的相关性对其进行选择和处理,这样处理后的分数小波变换系数基本上对应着信号的边缘,然后对信号系数进行重构,达到了降噪的目的。以数值仿真和实测齿轮箱振动信号为例,研究了该方法的降噪效果,同时和小波包直接降噪进行了比较。结果表明,该方法能够有效降低振动信号中的背景噪声。     

基于小波包变换相关性的信号降噪方法及齿轮故障诊断

介绍了小波包变换的基本思想,将新型小波包变换滤波器与信号重采样结合,提出了一种新的小波包降噪方法,研究了该方法的降噪效果,同时比较小波包直接降噪和小波包重构滤波器的降噪效果。将该方法用于齿轮箱的故障诊断,结果表明,该方法能够有效识别齿轮箱中的齿轮典型故障。     

GPS动态实测数据的小波降噪

介绍了小波变换理论,阐述了小波降噪原理、算法及3种噪声处理方法,概括描述了4种阈值规则的选取方法,以及在选用不同的小波基函数和分解层数对降噪效果的影响。在假设噪声为高斯白噪声的前提下,根据小波分解和重构法,对含噪信号进行降噪处理,并对GPS接收机得到的实测信号进行分析和效果比对。     

基于LMS形态滤波和Hilbert变换的电能质量扰动定位

针对电能质量中常见的几种暂态扰动,为了实现对其正确地检测和定位,提出了一种最小均方(LMS)自适应形态滤波和Hilbert变换相结合的方法。首先,扰动信号中往往夹杂中各种噪声,采用基于LMS算法的广义形态学滤波器对扰动信号进行降噪处理。然后,对降噪后的信号进行Hilbert变换,提取扰动信号的幅值包络,可以实现对扰动的初步定位。最后,对提取的幅值包络进行后向差分处理,形成定位脉冲,实现对暂态扰动起止时刻和持续时间的精确定位。通过在不同条件下的仿真对比实验,证明了该方法的有效性。     

基于EEMD和小波包的机车轴箱轴承故障诊断方法

提出了一种基于聚合经验模态分解(ensemble empirieal mode decomposition,EEMD)和小波包的机车轴箱轴承故障诊断方法.首先对轴承振动信号进行小波包分解,分别对小波包分解得到的小波包系数进行阈值去噪处理,将降噪后剩余的小波包系数进行信号重构.然后再对重构后的信号进行EEMD,计算EEMD分解得到的IMF分量和原信号的互相关系数,最后对满足相关条件的IMF分量进行故障诊断分析.为了验证该方法的正确性,搭建了轴承试验平台,通过对轴承实测数据进行故障诊断分析,实验证明该组合诊断方法能克服单一信号处理方法的局限性并能初步诊断出轴承发生的故障.     

基于Gabor变换和灰度梯度共生矩阵的人耳识别研究

人耳识别作为一种新兴的生物特征识别技术,具有其自身独特的优势。提出一种基于Gabor变换和灰度梯度共生矩阵的人耳身份识别方法。首先,利用Gabor变换和灰度-梯度共生矩阵融合提取人耳图像的纹理特征,然后采用K-NN分类器对特征进行分类。该方法用USTB人耳图像库做测试。实验结果表明介绍的提取人耳图像的纹理融合特征的方法优于只采用Ga-bor变换提取特征或是只提取灰度梯度共生矩阵的二次统计特征的性能。在明氏距离测度及K=1时,交叉验证识别率达到81.77%。     

基于小波变换的多尺度多阈值语音增强方法

语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时,其小波变换系数和尺度大小的特性关系存在着不同的特征表现。而且,浊音和清音也各有其特性．鉴于此特点,给出了一种基于小波变换的多尺度多阈值语音增强方法．该方法采用软限幅函数对浊音和清音信号的小波变换系数作不同的阈值处理,既抑制了噪声,又减少了语音段的信息的损失,提高了信噪比．仿真结果说明,这是一种有效的语音增强方法．     

基于小波变换技术的钢丝绳缺陷检测降噪方法研究

文章介绍了钢丝绳断丝信号的特点,分析了利用变阀值小波与提升小波降噪的原理、步骤。通过对断丝模拟信号与实际钢丝信号的降噪处理,验证了两种小波变换降噪方法均能有效去除基线漂移和脉冲噪声等干扰。与传统变阀值小波变换相比,提升小波降噪效果更好、运算速度更快、内存占用更少,为信号的后期特征分析与定量计算奠定扎实的基础。     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合方法

针对小波变换不能很好地表达图像边缘信息，NSCT变换对图像细节信息表达缺失的问题，本文提出了一种改进的基于NSCT变换的图像融合方法．首先将经过预处理和配准后的红外图像和可见光图像进行NSCT变换，得到各个源图像的低频和高频系数，然后对分解后的低频系数采用小波变换的融合规则进行融合处理，高频系数则采用基于特征的区域能量的融合规则进行融合处理，最后对融合后的系数进行NSCT反变换得到融合图像．仿真实验表明，采用改进的NSCT融合方法对红外与可见光图像的融合有良好的效果，图像更清晰，信息更全面．